基于ARIMA和LSTM的新能源汽车销量预测研究

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中文摘要：随着全球能源结构的转变和环保意识的提升,新能源汽车行业迅速发展,销量预测对于市场布局、生产及供应链管理至关重要.然而,销量预测受多种因素影响,具有复杂性和非线性特征,传统的时间序列预测方法如ARIMA模型在处理这些特征时存在局限性.为克服这些问题,提出了一种创新的组合模型算法,该算法融合了 ARIMA模型在捕捉线性趋势方面的优势以及LSTM模型在捕捉非线性特征和时间依赖性方面的强大能力.利用选取的2021年1月-2023年9月每月新能源汽车销售数据,验证了该组合模型在预测未来一年内两个品牌新能源汽车销量方面的准确性和可靠性.研究结果表明,该组合模型相较于单一模型在预测精度上有所提升,RMSE下降约20％,为新能源汽车市场的战略规划提供了有价值的决策支持.

作者：

张钰妍、张馨予

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作者单位：

国防科技大学系统工程学院,湖南长沙,410000

关键词：

ARIMA LSTM 预测新能源汽车

出版年：

2024

DOI：

10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.06.007

专用汽车

汉阳专用汽车研究所

专用汽车

影响因子：0.117

ISSN：1004-0226

年,卷(期)：2024.(6)